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    GNN如何建模时间序列?

    时间序列是用于记录动态系统测量结果的主要数据类型,并由物理传感器和在线过程(虚拟传感器)大量生成。因此,时间序列分析对于发掘可用数据中隐含的信息丰富性至关重要。随着图神经网络(GNNs)的最近进步,基于GNN的时间序列分析方法的研究有所增加。这些方法可以明确地模拟时间和变量之间的关系,这是传统的和其他基于深度神经网络的方法难以做到的。在这次综述中,我们对图神经网络进行了全面的时间序列分析(GNN4TS),包括四个基本维度:预测、分类、异常检测和插补。我们的目标是指导设计师和实践者理解,构建应用,并推进GNN4TS的研究。首先,我们提供了一个全面的任务导向的GNN4TS分类。然后,我们介绍并讨论代表性的研究工作,最后讨论GNN4TS的主流应用。关于潜在的未来研究方向的全面讨论完整了这次综述。这次研查是首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识,突出了图神经网络用于时间序列分析的基础、实际应用和机会。

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    时间序列图神经网络最新综述(GNN4TS)

    时间序列是用于记录动态系统测量结果的主要数据类型,并由物理传感器和在线过程(虚拟传感器)大量生成。因此,时间序列分析对于发掘可用数据中隐含的信息丰富性至关重要。随着图神经网络(GNNs)的最近进步,基于GNN的时间序列分析方法的研究有所增加。这些方法可以明确地模拟时间和变量之间的关系,这是传统的和其他基于深度神经网络的方法难以做到的。在这次综述中,我们对图神经网络进行了全面的时间序列分析(GNN4TS),包括四个基本维度:预测、分类、异常检测和插补。我们的目标是指导设计师和实践者理解,构建应用,并推进GNN4TS的研究。首先,我们提供了一个全面的任务导向的GNN4TS分类。然后,我们介绍并讨论代表性的研究工作,最后讨论GNN4TS的主流应用。关于潜在的未来研究方向的全面讨论完整了这次综述。这次研查是首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识,突出了图神经网络用于时间序列分析的基础、实际应用和机会。推荐阅读:深度时间序列的综述

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    Meta-learning核心思想及近年顶会3个优化方向

    Meta-learning可以理解为一种求解问题的工具,下面举一个例子,通俗的说明meta-learning的作用。在正常的machine learning中,需要将数据集分成trainset和testset,模型在trainset上进行训练,在testset上评测效果。但是,在trainset上的训练过程可能导致过拟合,进而引起在testset上效果较差。如何才能设计一种面向testset上效果的训练方法呢?Meta-learning就能达到这个目的。Meta-learning直接评测在trainset训练几轮后的模型在testset上的效果,再使用这个效果作为信号计算并回传梯度,指导模型更新。Meta-learning的learn to learn,相比传统的机器学习,进行了一个两层的优化,第一层在trainset上训练,第二层在testset上评测效果。

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